Компания Xello выпустила российское решение класса Deception

Компания Xello выпустила российское решение класса Deception

Компания Xello выпустила российское решение класса Deception

Компания Xello разработала первую отечественную платформу класса Deception (или по-русски «технологии обмана»), основной целью которой является обнаружение действий злоумышленника и затруднение развитие атаки в сети предприятия. Решения такого класса позволяют обнаружить и остановить атаку до того, как данным организации будет нанесен серьезный ущерб.

Xello – относительно молодая компания, она была основана в 2018 году. В ее штате эксперты и разработчики, ранее принимавшие участие в разработке продуктов таких ИТ-гигантов, как Yandex, Tinkoff, Kaspersky, Mail.ru. 

Xello Deception сможет создать дополнительный слой защиты и отработать в качестве средства последней надежды на этапе, когда злоумышленник уже проник в сеть. Это отличное дополнение к привычным средствам защиты информации (СЗИ) и страховка на случай, если они пропустили атаку.

Основная задача Xello Deception — ввести атакующего в заблуждение, для чего применяется ряд хитро расставленных в корпоративной сети приманок, ложных целей, которые с точки зрения атакующего ничем не отличаются от настоящих. Обратившись к таким ложным целям, киберпреступники выдадут свое присутствие и потеряют важное время.

Xello Deception совмещает в себе различные техники имитации ИТ‑инфраструктуры и дезинформации киберпреступников. В результате это помогает обнаружить и замедлить атаку злоумышленника, а также остановить злонамеренные действия до того, как злоумышленники доберутся до критически важных активов и причинят серьезный ущерб.

Специалисты Xello отмечают, что в основе их разработки лежит искусственный интеллект, уникальная технология "Dexem", с помощью которой можно создать наиболее реалистичное окружение. А генерация приманок работает намного эффективнее с русскоязычным контекстом предоставленной инфраструктурной информации. Это выгодно отличает Xello Deception от иностранных аналогов.

Кроме того, у заказчиков есть возможность интегрировать Xello Deception с любыми ханипотами (уже имеющимися в сети ловушками), повысить эффективность SOC, создать уникальное окружение для каждой инфраструктуры, а также работать без агента и без каких-либо следов работы.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru